import numpy as np
from typing import Dict
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 初始化分类器（实际使用时应该用训练好的模型替换）
classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
scaler = StandardScaler()

def classify_odor(features: np.ndarray) -> Dict:
    """
    基于提取的特征进行气味分类
    
    Args:
        features: 提取的特征向量
        
    Returns:
        包含预测结果和置信度的字典
    """
    # 注意：这里使用了示例分类逻辑
    # 实际应用中应该：
    # 1. 加载预训练的模型
    # 2. 使用实际的类别标签
    # 3. 实现更复杂的分类逻辑
    
    # 特征标准化
    features_scaled = features.reshape(1, -1)
    # features_scaled = scaler.transform(features_scaled)  # 使用训练好的scaler
    
    # 模拟分类结果
    # prediction = classifier.predict(features_scaled)[0]  # 使用训练好的模型
    # probabilities = classifier.predict_proba(features_scaled)[0]
    # confidence = np.max(probabilities)
    
    # 临时使用示例结果
    prediction = "未知气味"  # 实际使用时替换为真实预测
    confidence = 0.85  # 实际使用时替换为真实置信度
    
    return {
        "prediction": prediction,
        "confidence": confidence
    } 